Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #156 · 2 окт.

Те, кто в Python не первый день, хорошо знают, что на число можно умножить не только число, но и другие типы. Главное, чтобы у этих типов была реализация такой операции. # list >>> [1] * 3 [1, 1, 1] # tuple >>> (2, 3) * 3 (2, 3, 2, 3, 2, 3) # string >>> "A" * 3 "AAA" Так работает полиморфизм стандартных типов. Интересно здесь то, что это сработает и в том случае, когда порядок операндов обратный. То есть int умножить на [тип]. # list >>> 3 * [1] [1, 1, 1] # tuple >>> 3 * (2, 3) (2, 3, 2, 3, 2, 3) # string >>> 3 * "A" "AAA" Если хотите реализовать такое поведение в ваших классах то следует помнить два момента: 1. Если множитель справа, то вам нужно реализовать метод __mul__, наш класс это первый операнд, то есть слева. myType * 3 2. Если множитель слева, то вам нужно реализовать метод __rmul__, наш класс это второй операнд, справа. 3* myType Всё тоже самое можно делать и для других математических операторов. И если в этом примере действие и результат будут фактически одинаковыми, то бывают ситуации, когда это не так. Например, при умножении матриц имеет значение порядок операндов. Для других операторов, таких как деление или сдвиг, очень важно кто с какой стороны находится. >>> 2/4, 4/2 (0.5, 2.0) >>> 2<<3, 3<<2 (16, 12) >>> 100%15, 15%100 (10, 15) #tricks#basic

Hashtags

#tricks #basic

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #nemotron

当前筛选 #nemotron清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8114 · 22.07.2025 г., 10:55

Најди слично Погледај

🌟OpenReasoning-Nemotron: набор ризонинг-моделей от NVIDIA. OpenReasoning-Nemotron - набор LLM на архитектуре Qwen 2.5 и дистиллированных из DeepSeek-R1-0528 ( 671 млрд. параметров): 🟠OpenReasoning-Nemotron-1.5B; 🟠OpenReasoning-Nemotron-7B; 🟠OpenReasoning-Nemotron-14B; 🟢OpenReasoning-Nemotron-32B; Семейство было обучено на 5 млн. примеров рассуждений в математике, естественных науках и программировании. Модели показали достойные результаты pass@1 на бенчах GPQA, MMLU-PRO, AIME, HMMT и LiveCodeBench - без использования RL. Старшая модель, 32B, выбила 96,7% по HMMT с декодированием GenSelect. 📌Лицензирование: CC-BY-4.0 License. 🟡Статья 🟡Набор моделей @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Reasoning#Nemotron#NVIDIA

Hashtags

#ai #ml #llm #reasoning #nemotron #nvidia

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9711 · 21.03.2026 г., 12:15

Најди слично Погледај

🌟NVIDIA Nemotron-Cascade 2: MoE на 30B параметров и золото на математических олимпиадах. Nemotron-Cascade 2 - вторая в мире открытая языковая модель, получившая золотую медаль сразу на 3 соревнованиях 2025 года: IMO, IOI и финале ICPC. До нее это удавалось только DeepSeek-V3.2-Speciale, модели с 671B параметров и 37B активных. У Nemotron-Cascade 2 параметров в 20 раз меньше: 30B общих, 3B активных. 🟠На IMO 2025 модель решила 5 задач из 6 и набрала 35 из 42 баллов. 🟠На IOI - 439 из 600, что соответствует золоту. 🟠На ICPC World Finals 10 задач из 12, это 4 место в золотой зоне. При этом 8 задач ICPC были решены менее чем за 100 попыток. 🟡Архитектура MoExperts на базе Nemotron-3-Nano-30B-A3B-Base. Отличие от первой версии - расширенный Cascade RL, где обучение с подкреплением проходит последовательно по доменам: сначала следование инструкциям, затем мультидоменное RL, потом дистилляция, RLHF, работа с длинным контекстом, код и, наконец, задачи программной инженерии. 🟡Multi-Domain On-Policy Distillation (MOPD) На каждом этапе Cascade RL выбирается лучший промежуточный чекпоинт по конкретному домену и используется как учитель. Поскольку все учителя происходят от одной SFT-инициализации, они делят токенайзер и словарь, что упрощает дистилляцию. MOPD работает на уровне отдельных токенов, а не последовательностей, и сходится быстрее, чем классический GRPO: на AIME 2025 достигает уровня учителя за 30 шагов оптимизации. 🟡Тесты На бенчмарках модель обходит Qwen3.5-35B-A3B и более крупную Nemotron-3-Super-120B-A12B в математике, коде и следованию инструкциям. 🟢LiveCodeBench v6: 88.4 (у Qwen3.5 74.6); 🟢ArenaHard v2: 83.5 против 65.4 у Qwen3.5; 🟢IFBench: 82.9 против 70.2; 🟢На Codeforces модель набрала рейтинг 2345 с TIR (на уровне моделей с 300B+ параметров). 🟡Слабые места Задачи, требующие глубоких знаний (MMLU-Pro, GPQA-Diamond) и агентные сценарии (BFCL v4, τ²-Bench, SWE Verified). Тут Qwen3.5 пока впереди. NVIDIA обещает подтянуть наукоёмкий претрейн и агентный RL в следующих версиях Nemotron-Cascade. 📌Лицензирование: NVIDIA Open Model License. 🟡Модель 🟡SFT-датасет 🟡RL-данные 🟡Техотчет @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Nemotron#Cascade2#NVIDIA

Hashtags

#ai #ml #llm #nemotron #cascade2 #nvidia